Invocazione di Anthropic Claude in Amazon Bedrock con l’API Converse di Bedrock con un flusso di risposta - Amazon Bedrock

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Invocazione di Anthropic Claude in Amazon Bedrock con l’API Converse di Bedrock con un flusso di risposta

Gli esempi di codice seguenti mostrano come inviare un messaggio di testo ad Anthropic Claude utilizzando l’API Converse di Bedrock ed elaborare il flusso di risposta in tempo reale.

.NET
SDK per .NET(v4)
Nota

C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Invia un messaggio di testo ad Anthropic Claude utilizzando l’API Converse di Bedrock ed elabora il flusso di risposta in tempo reale.

// Use the Converse API to send a text message to Anthropic Claude // and print the response stream. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. var modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseStreamRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var chunk in response.Stream.AsEnumerable()) { if (chunk is ContentBlockDeltaEvent) { Console.Write((chunk as ContentBlockDeltaEvent).Delta.Text); } } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
  • Per i dettagli sull'API, consulta la ConverseStreamsezione AWS SDK per .NETAPI Reference.

Java
SDK per Java 2.x
Nota

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Invia un messaggio di testo ad Anthropic Claude utilizzando l’API Converse di Bedrock ed elabora il flusso di risposta in tempo reale.

// Use the Converse API to send a text message to Anthropic Claude // and print the response stream. import software.amazon.awssdk.auth.credentials.DefaultCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.BedrockRuntimeAsyncClient; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.model.ContentBlock; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.model.ConversationRole; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.model.ConverseStreamResponseHandler; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.model.Message; import java.util.concurrent.ExecutionException; public class ConverseStream { public static void main(String[] args) { // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. // Replace the DefaultCredentialsProvider with your preferred credentials provider. var client = BedrockRuntimeAsyncClient.builder() .credentialsProvider(DefaultCredentialsProvider.create()) .region(Region.US_EAST_1) .build(); // Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. var modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"; // Create the input text and embed it in a message object with the user role. var inputText = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; var message = Message.builder() .content(ContentBlock.fromText(inputText)) .role(ConversationRole.USER) .build(); // Create a handler to extract and print the response text in real-time. var responseStreamHandler = ConverseStreamResponseHandler.builder() .subscriber(ConverseStreamResponseHandler.Visitor.builder() .onContentBlockDelta(chunk -> { String responseText = chunk.delta().text(); System.out.print(responseText); }).build() ).onError(err -> System.err.printf("Can't invoke '%s': %s", modelId, err.getMessage()) ).build(); try { // Send the message with a basic inference configuration and attach the handler. client.converseStream(request -> request.modelId(modelId) .messages(message) .inferenceConfig(config -> config .maxTokens(512) .temperature(0.5F) .topP(0.9F) ), responseStreamHandler).get(); } catch (ExecutionException | InterruptedException e) { System.err.printf("Can't invoke '%s': %s", modelId, e.getCause().getMessage()); } } }
  • Per i dettagli sull'API, consulta la ConverseStreamsezione AWS SDK for Java 2.xAPI Reference.

JavaScript
SDK per JavaScript (v3)
Nota

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Invia un messaggio di testo ad Anthropic Claude utilizzando l’API Converse di Bedrock ed elabora il flusso di risposta in tempo reale.

// Use the Conversation API to send a text message to Anthropic Claude. import { BedrockRuntimeClient, ConverseStreamCommand, } from "@aws-sdk/client-bedrock-runtime"; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. const client = new BedrockRuntimeClient({ region: "us-east-1" }); // Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. const modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"; // Start a conversation with the user message. const userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; const conversation = [ { role: "user", content: [{ text: userMessage }], }, ]; // Create a command with the model ID, the message, and a basic configuration. const command = new ConverseStreamCommand({ modelId, messages: conversation, inferenceConfig: { maxTokens: 512, temperature: 0.5, topP: 0.9 }, }); try { // Send the command to the model and wait for the response const response = await client.send(command); // Extract and print the streamed response text in real-time. for await (const item of response.stream) { if (item.contentBlockDelta) { process.stdout.write(item.contentBlockDelta.delta?.text); } } } catch (err) { console.log(`ERROR: Can't invoke '${modelId}'. Reason: ${err}`); process.exit(1); }
  • Per i dettagli sull'API, consulta la ConverseStreamsezione AWS SDK per JavaScriptAPI Reference.

Python
SDK per Python (Boto3)
Nota

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Invia un messaggio di testo ad Anthropic Claude utilizzando l’API Converse di Bedrock ed elabora il flusso di risposta in tempo reale.

# Use the Conversation API to send a text message to Anthropic Claude # and print the response stream. import boto3 from botocore.exceptions import ClientError # Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1") # Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. model_id = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0" # Start a conversation with the user message. user_message = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line." conversation = [ { "role": "user", "content": [{"text": user_message}], } ] try: # Send the message to the model, using a basic inference configuration. streaming_response = client.converse_stream( modelId=model_id, messages=conversation, inferenceConfig={"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}, ) # Extract and print the streamed response text in real-time. for chunk in streaming_response["stream"]: if "contentBlockDelta" in chunk: text = chunk["contentBlockDelta"]["delta"]["text"] print(text, end="") except (ClientError, Exception) as e: print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}") exit(1)
  • Per i dettagli sull'API, consulta ConverseStreamAWSSDK for Python (Boto3) API Reference.

Rust
SDK per Rust
Nota

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Invia un messaggio di testo a Anthropic Claude e trasmetti in streaming i token di risposta, utilizzando l'API di Bedrock. ConverseStream

#[tokio::main] async fn main() -> Result<(), BedrockConverseStreamError> { tracing_subscriber::fmt::init(); let sdk_config = aws_config::defaults(BehaviorVersion::latest()) .region(CLAUDE_REGION) .load() .await; let client = Client::new(&sdk_config); let response = client .converse_stream() .model_id(MODEL_ID) .messages( Message::builder() .role(ConversationRole::User) .content(ContentBlock::Text(USER_MESSAGE.to_string())) .build() .map_err(|_| "failed to build message")?, ) .send() .await; let mut stream = match response { Ok(output) => Ok(output.stream), Err(e) => Err(BedrockConverseStreamError::from( e.as_service_error().unwrap(), )), }?; loop { let token = stream.recv().await; match token { Ok(Some(text)) => { let next = get_converse_output_text(text)?; print!("{}", next); Ok(()) } Ok(None) => break, Err(e) => Err(e .as_service_error() .map(BedrockConverseStreamError::from) .unwrap_or(BedrockConverseStreamError( "Unknown error receiving stream".into(), ))), }? } println!(); Ok(()) } fn get_converse_output_text( output: ConverseStreamOutputType, ) -> Result<String, BedrockConverseStreamError> { Ok(match output { ConverseStreamOutputType::ContentBlockDelta(event) => match event.delta() { Some(delta) => delta.as_text().cloned().unwrap_or_else(|_| "".into()), None => "".into(), }, _ => "".into(), }) }

Utilizza istruzioni, utilità Error e costanti.

use aws_config::BehaviorVersion; use aws_sdk_bedrockruntime::{ error::ProvideErrorMetadata, operation::converse_stream::ConverseStreamError, types::{ error::ConverseStreamOutputError, ContentBlock, ConversationRole, ConverseStreamOutput as ConverseStreamOutputType, Message, }, Client, }; // Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. const MODEL_ID: &str = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"; const CLAUDE_REGION: &str = "us-east-1"; // Start a conversation with the user message. const USER_MESSAGE: &str = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; #[derive(Debug)] struct BedrockConverseStreamError(String); impl std::fmt::Display for BedrockConverseStreamError { fn fmt(&self, f: &mut std::fmt::Formatter<'_>) -> std::fmt::Result { write!(f, "Can't invoke '{}'. Reason: {}", MODEL_ID, self.0) } } impl std::error::Error for BedrockConverseStreamError {} impl From<&str> for BedrockConverseStreamError { fn from(value: &str) -> Self { BedrockConverseStreamError(value.into()) } } impl From<&ConverseStreamError> for BedrockConverseStreamError { fn from(value: &ConverseStreamError) -> Self { BedrockConverseStreamError( match value { ConverseStreamError::ModelTimeoutException(_) => "Model took too long", ConverseStreamError::ModelNotReadyException(_) => "Model is not ready", _ => "Unknown", } .into(), ) } } impl From<&ConverseStreamOutputError> for BedrockConverseStreamError { fn from(value: &ConverseStreamOutputError) -> Self { match value { ConverseStreamOutputError::ValidationException(ve) => BedrockConverseStreamError( ve.message().unwrap_or("Unknown ValidationException").into(), ), ConverseStreamOutputError::ThrottlingException(te) => BedrockConverseStreamError( te.message().unwrap_or("Unknown ThrottlingException").into(), ), value => BedrockConverseStreamError( value .message() .unwrap_or("Unknown StreamOutput exception") .into(), ), } } }
  • Per i dettagli sulle API, consulta la guida di riferimento ConverseStreamall'API AWSSDK for Rust.

Swift
SDK per Swift
Nota

C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Invia un messaggio di testo ad Anthropic Claude utilizzando l’API Converse di Bedrock ed elabora il flusso di risposta in tempo reale.

// An example demonstrating how to use the Conversation API to send a text message // to Anthropic Claude and print the response stream import AWSBedrockRuntime func printConverseStream(_ textPrompt: String) async throws { // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. let config = try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration( region: "us-east-1" ) let client = BedrockRuntimeClient(config: config) // Set the model ID. let modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0" // Start a conversation with the user message. let message = BedrockRuntimeClientTypes.Message( content: [.text(textPrompt)], role: .user ) // Optionally use inference parameters. let inferenceConfig = BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration( maxTokens: 512, stopSequences: ["END"], temperature: 0.5, topp: 0.9 ) // Create the ConverseStreamInput to send to the model. let input = ConverseStreamInput( inferenceConfig: inferenceConfig, messages: [message], modelId: modelId) // Send the ConverseStreamInput to the model. let response = try await client.converseStream(input: input) // Extract the streaming response. guard let stream = response.stream else { print("No stream available") return } // Extract and print the streamed response text in real-time. for try await event in stream { switch event { case .messagestart(_): print("\nAnthropic Claude:") case .contentblockdelta(let deltaEvent): if case .text(let text) = deltaEvent.delta { print(text, terminator: "") } default: break } } }
  • Per i dettagli sull'API, consulta la ConverseStreamguida di riferimento all'API AWS SDK for Swift.

Per un elenco completo delle guide per sviluppatori AWS SDK e degli esempi di codice, consulta. Utilizzo di Amazon Bedrock con un AWS SDK Questo argomento include anche informazioni su come iniziare e dettagli sulle versioni precedenti dell’SDK.